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龙图腾网获悉中国安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学申请的专利一种基于ViTAEv2-S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120388293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510875220.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于ViTAEv2-S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法及系统是由吴旭;贺宁波;周志东;周亚宁;王一帆;陈道远;黄伟宏;成昊设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ViTAEv2-S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ViTAEv2‑S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法及系统，属于图像处理领域，方法包括：构建检测模型：采用轻量化分割框架，包括编码器和解码器，所述编码器采用ViTAEv2‑S主干网络，结合多尺度空洞卷积与自注意力机制，提取多尺度特征；所述解码器简化U‑Net结构，移除金字塔池化模块，加入空间注意力模块聚焦滑坡和建筑物区域，加入通道注意力模块增强滑坡和建筑物对应的特征通道；对所述检测模型进行训练；利用训练好的检测模型对滑坡与建筑物进行同步分割。本发明针对分割框架提出了轻量化改进方案，并提升语义分割精度，显著降低计算资源消耗，提升小样本训练能力，并通过多任务学习，实现滑坡与建筑物的同步检测，适用于灾害实时监测场景。

本发明授权一种基于ViTAEv2-S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ViTAEv2-S模型的遥感滑坡及周边建筑物检测方法，其特征在于，包括： 构建检测模型：采用轻量化分割框架，包括编码器和解码器，所述编码器采用ViTAEv2-S主干网络，结合多尺度空洞卷积与自注意力机制，提取多尺度特征；所述解码器简化U-Net结构，移除UPerNet金字塔池化模块，加入空间注意力模块聚焦滑坡和建筑物区域，加入通道注意力模块增强滑坡和建筑物对应的特征通道； 所述编码器包括四个逐级下采样阶段，每个阶段包含多尺度空洞卷积与自注意力机制；所述解码器包含上采样层与跨层连接，上采样层逐步恢复分辨率至输入尺寸，跨层连接融合编码器对应阶段的特征，在输出后加入空间注意力模块抑制空间噪声，在预测头前加入通道注意力模块增强关键特征权重；所述空间注意力模块包括3×3卷积层与sigmoid激活函数，所述通道注意力模块包括全局平均池化层与全连接层； 其中，对编码器第一阶段的输出通过一个空间注意力模块进行处理，第二阶段的输出经过上采样后通过另一个空间注意力模块进行处理；第四阶段的输出通过上采样后与第三阶段的输出拼接，拼接后通过通道注意力模块处理，通道注意力模块处理后的输出经过上采样后与第一阶段空间注意力模块的输出、第二阶段空间注意力模块的输出进行拼接，拼接后的输出经过另一个通道注意力模块处理； 对所述检测模型进行训练，基于ViTAEv2-S主干网络将滑坡和建筑物分割任务整合为一个多任务模型，并提出了多任务模型训练策略，其中，滑坡主要通过共享辅助训练头和主干网络中除BN层以外的其他网络层，以及滑坡分支使用Dice损失来提升多任务训练中各任务的精度；建筑物通过使用GradNorm损失权重自适应方法和提出的交替训练策略来进一步提升各任务的精度，以及缓解因滑坡任务收敛快而导致其后期在建筑物任务收敛时精度下降多的问题； 利用训练好的检测模型对滑坡与建筑物进行同步分割。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国安能集团第三工程局有限公司;成都理工大学，其通讯地址为：610045 四川省成都市金牛区茶店子安蓉路4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。